無人公車開放免費試乘，預約方式、路線一次看！究竟「幽靈巴士」是怎麼開的？|數位時代 BusinessNext

無人公車開放免費試乘，預約方式、路線一次看！究竟「幽靈巴士」是怎麼開的？

深夜經過台北市街頭，可別被這特別的公車嚇到。每天凌晨12點至2點30分，在信義路的公車專用道上，自駕巴士上乘載著測試人員，沿途驗證可能遇到的各狀況。

9月28日更新：

信義路5G自駕巴士開放預約試乘了！這輛行駛路線全國最長的自駕巴士貫串台北市中正、大安、信義區，由遠傳全線覆蓋5G訊號，導入V2X應用、車內影像分析。

預約須知

試營運期間，民眾可在揪巴士JOBUS預約專網上面進行預約，選擇所要搭乘區段頁面，點選人數(一次預約最多可5人)及日期即可預定，進入資料頁面並填寫姓名、所在地區、電話及信箱即可完成預定。信箱將會收到含qrcode之試乘體驗券，當日持試乘體驗券及電子票證至現場搭乘即可。

另外，必須在前1日24:00前完成預約。
Ex.預計搭乘9/29(二) 00:30班次，可在9/28(一) 23:59前完成預約訂購

### 試乘體驗路線分為6區段，車輛會在前5分鐘到達站點並準時發車。（路線見下圖）
- 第一段:台北101→信義敦化
- 第二段:信義敦化→信義新生
- 第三段:信義新生→信義杭州
- 第四段:信義杭州→信義新生
- 第五段:信義新生→信義敦化
- 第六段:信義敦化→信義光復

### 搭乘是否需要付費？（如何收費？如何付款？）

試乘體驗為0元體驗，歡迎民眾試乘後填寫問券回饋，讓自駕車服務更貼近民眾需求。民眾可在揪巴士自駕車試乘體驗網站進行預約，完成預約即可收到試乘體驗qrcode券，當日持試乘體驗券及電子票卡(ex.悠遊卡等)至現場搭乘即可。

持試乘體驗券至公車站候車，上車時將體驗券出示給工作人員看即可，上下車刷電子票證(ex.悠遊卡)，0元付款紀錄上下車站點。

正式上路時的時速為多少？

現階段測試時速為15公里/小時，計劃期間也將進行20及30公里/小時的測試。

正式上路時的頭、末班車時間？

信義路自駕巴士試乘體驗階段頭班車為00:30由台北101(信義路)發車至信義敦化站，末班車為02:00由信義敦化發車至信義光復站。

試乘消費者是否有保險？

試乘體驗的乘客皆有保險，所保之項目與汽車客運業的項目一致，包含強制汽車責任險、第三責任險附加自動駕駛車輛測試保險及乘客體傷責任險。

自駕車結合5G，打造新商模

今年5月開始，台北市政府啟動「台北市信義路公車專用道自駕巴士創新實驗計畫」，與成立兩年的新創公司台灣智慧駕駛（以下簡稱台智駕）合作，展開為期一年的夜間自駕巴士測試。

基於安全考量，測試初期時速約10～20公里，會視情況調整測試速度與時間。如果測試結果良好，最快將於9月提供一般民眾體驗、試乘自駕巴士。

一台無人小巴，結合了多家企業的技術與資源。首先，小巴的車體由創奕能源提供，這家車輛製造商已包辦全台超過半數的電動巴士；車輛線傳控制，由奕兆綠能負責；圖資，出自興創知能；感知器，是汽車電子大廠輝創的產品；自駕車上路前的測試和驗證，則是採用NVIDIA DRIVE自駕車開發平台。

負責軟體開發的台智駕，負責將這些來自各方的軟硬體系統整合在一起。團隊專長是能將運算系統、鏡頭、雷達、光達等設備，快速整合到一輛現有的電動車上，讓它活起來。

台智駕是國內少數100％系統自主研發，硬體國產自製率近70％的自駕車團隊。

2018年10月，遠傳電信加入5G汽車通訊技術聯盟（5GAA），成為台灣首家加入的電信業者，積極尋找車聯網應用，做為5G的實驗場景；過去曾有過4G訊號合作經驗的台智駕，便是合作夥伴首選。

台智駕執行長沈大維表示，對自駕車產業來說，5G帶來最大的變革，除了安全效率的提升之外，更重要的是創新服務模式的產生。

他舉例說，由於自駕巴士的實驗路線會經過台北景福門，曾有文創業者提案，希望能在車內天花板與窗戶上安裝顯示器，當車子行經景福門時，可以將老台北的街景投射在螢幕上，5G可提供即時串流與高畫質，在車內打造沉浸式體驗，平時也能投放資訊與廣告。這就是未來5G與自駕車結合的應用場景之一。

現階段自駕車會用到網路之處，主要在於車子與道路設備的資訊交換，像是透過路口的攝影機，偵測是否有人、車經過，並將資訊即時回傳給自駕車判斷。

「從路端到車端，走4G的架構也行，只是會有些小延遲。」使用5G訊號以後，傳輸速度更快、效率更提升，但實際上差異不大，「車子只要在接近路口時，可以減低速度就好。」

透過人、車、物體發出訊號，掌握相對位置

那麼5G對自駕車產業更實質的助益何在？沈大維指出，關鍵在於車聯網（V2X）。

V2X是Vehicle-to-Everything的縮寫，可以再細分為車對車（V2V）、車對基礎設施（V2I）、車對人（V2P）、車對摩托車（V2M ）這幾大類別，指車子和物體都能發出訊號，透過通訊技術掌握相對位置，不至於因為視線死角，釀成車禍意外。

假設A車輛正以時速90公里前行，B車突然出現在前方路口，雙方透過V2V（車對車）交流，讓A、B車輛同時減速，避免事故。

「V2X有助於自駕車更快實現。」沈大維解釋，目前自駕車仍需仰賴路上安裝的感測器，協助偵測前方路口是否有人車，一旦V2X技術趨於成熟，就能與行人手上的穿戴裝置、腳踏車等進行P2P（端到端）溝通，就算沒有感測器，還是能做到資訊交換。

而當裝置都能接上5G訊號，就能加快資訊共享，沈大維希望，接下來可以有機會在信義路上展開車聯網（V2X）局部測試，為創造更多新商業模式與服務暖身，展現5G真正價值。

責任編輯：張庭銉、林美欣

從AI模型到AI經濟，企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI，焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力，但在大型語言模型推論需求暴增的現下，AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程；企業真正需要的，不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後，全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」，亦即，影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU，而是消耗多少Token、產生多少AI服務，以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之，在AI新世界，算力調度能力的重要水漲船高。對此，陳文裕十分認同的說：「企業想要提升AI競爭力，不僅要掌握模型與應用，還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命，甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上，這也是大量AI資料中心（AIDC）跟新世代AI雲端服務（Neo Cloud）業者出現的原因，包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式，提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢，數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務，協助客戶提升GPU使用率，更進一步推出ixCSP平台，讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者，能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰：模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速，企業在追逐AI落地的同時，勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高，以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡，數位無限的作法是，透過AI-Stack將底層硬體抽象化，以Token或模型服務形式提供，讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如，高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題，加速39項AI模型進入臨床應用階段，成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步，為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源，也可以透過ixCSP平台，把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司，甚至上下游合作夥伴使用，進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設，企業真正需要的，也不再只是單一模型，而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra，而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致：從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商，更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值，數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案，協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境，降低企業從PoC走向實際導入的門檻，加速AI落地。

總的來說，隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理，企業比拚的不僅是導入速度，而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra，而這與數位無限的發展目標一致，將持續不斷優化產品服務，化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。